中外专家浙大探讨城市交通,城市交通超脑

“限号头几天效果好,后来就又跟以前一样拥堵了,为什么?我们经常说低碳交通,那低碳交通究竟要实现什么目的,如何才能实现?怎样用实时检测的数据去分配交叉路口红绿灯的时长?”10月13-14日,浙江大学智能交通系统和交通流理论前沿与挑战国际学术研讨会在紫金港校区举办,来自国内外20余所高校的60余位学者围绕智能交通和交通流理论两大主题展开了探讨。浙大常务副校长吴朝晖、中国工程院院士龚晓南出席论坛开幕式致欢迎词。美国两院院士、加州大学伯克莱分校PravinVaraiya教授、IEEE智能交通系统协会首届个人学术成就奖获得者、希腊克里特工业大学Markos Papageorgiou教授作大会发言。PravinVaraiya教授认为,全局性的交通拥堵源自交通系统的供需失衡,这一点在中国经济快速增长的大背景下表现得尤为突出。由于国情不同,简单照搬欧美国家的各种措施和方法恐难奏效,中国需要立足自己的实际情况来解决问题;Markos Papageorgiou教授介绍了团队目前正在积极探索的车路协同条件下的交通管控方法。许多现有车辆运行模式下无法完成或甚至无法想象的任务,在这个以通信技术为核心的技术平台上都可以实现。在“国家973重大项目和自然基金重点项目专题”报告中,天津大学马寿峰教授基于行为的视角提出,在低碳导向下,城市交通系统应该建立协同管理机制。“低碳交通是个高度概括的说法,我们到底想要达到什么样的目标,是需要政府部门认真考虑的,因为针对不同的目标,采用的方法和手段会有差异。而低碳交通的实现过程肯定会对一些行业产生影响,这也需要政府部门来衡量利益关系”;针对目前很多城市在推行限号或限购的政策,浙江大学王殿海教授认为,这一强行遏制普通百姓私家车消费需求的做法并非上策,应该通过资源配置让百姓自动选择少开车,这些资源配置方法包括增加开车的成本,提高公共交通的便捷性等。论坛期间,与会专家学者相继作专题报告,交流在各自领域的研究成果。内容涉及多车道汇流通行能力的解析分析、非线性离散时间交通控制、城市交通信号网络的“最大压力”控制、交通大数据、基于车辆轨迹数据的跟车模型校正、网络流动态的物理学、大型交通网络疏散中的资源调配、交通安全分析、收费道路的收益分布理论、实时高速公路交通状态估计、有限理性的用户均衡等课题。(吴雅兰 一冰)

随着物流和交通运输需求的迅猛增长,拥堵、事故和污染问题日益困扰着全球交通。

——清华大学“未来交通”研究中心“城市交通超脑”研究与应用

随着物流和交通运输需求的迅猛增长,拥堵、事故和污染问题日益困扰着全球交通。近日,第十二届国际交通科技年会在京召开,中外学者对于建立安全高效的综合交通运输系统纷纷建言献策。

在城市建设飞速发展的今天,交通发展状况的好坏,将直接影响城市的发展速度和居民的生活幸福指数。交通,是每一座城市的命脉,贯穿城市建设的方方面面。近年来,随着机动车保有量持续增加,交通需求量日益增大。

专家指出,2011年,我国公路通车里程已达410.64万公里,高速公路总里程8.49万公里,列世界第二位;铁路营业里程已达9.9万公里,列世界第三位;内河航道通航里程12.46万公里,位居世界内河第一;航空总周转量和旅客周转量分列世界第二位。然而,综合交通体系建设滞后、各种交通方式缺乏综合协调仍是我国面临的严峻问题。

目前,我国的很多城市,都存在路网结构不完善等现象。如:连通性强的干路缺乏,环形放射式路网相适应的放射性道路缺乏,连通中心城区和外围区域的快速路的缺乏,等等。不仅如此,有的城市还存在部分道路交通设施不完备,交通管理手段单一,交通疏导不及时或不合理,导致城市道路通行能力低下等现象。

中科院院士、北京航空航天大学校长怀进鹏表示:“以提供顺畅、便捷的人性化交通运输服务为核心,加强统筹规划,发展交通系统信息化和智能化技术,提高运网能力和运输效率,实现交通信息共享和各种交通方式的有效衔接,提升交通运营管理的技术水平,建设便捷、安全、经济、高效的综合交通运输体系已成为当务之急。”

自上世纪90年代起,我国开展智能交通系统建设,取得了显著成效。在清华大学-剑桥大学-麻省理工学院低碳大学联盟的框架下,三所国际著名大学于2012年联合成立了“清华大学-剑桥大学-麻省理工学院‘未来交通’研究中心”并由教育部长江学者、清华大学吴建平教授任中心主任。中心核心团队由4名清华大学教授,4名剑桥大学和麻省理工学院教授及2名国际杰出访问教授组成;中心邀请了2位英国皇家学会院士和4位中国科学院、工程院院士担任中心顾问委员会委员。中心有20多位博士后和博士研究人员。中心的宗旨是:依托中心的多文化背景和多学科交叉的特色,研究适应未来人类社会和未来城市发展的未来交通系统和相关科学技术,做出原创性的科学研究;综合应用现代先进的科学技术,向交通拥堵、交通安全、交通环境和交通能源等全球性问题发起挑战;该中心是国内首个集交通、能源、环境及人体健康于一体的未来交通研究中心。

该校交通科学与工程研究院院长张军则表示,建立空地一体化交通运输系统是提高交通运输效率的根本保障。

在多年潜心研究的基础上,中心已研发出“城市动态交通仿真平台”,使我国的智能交通研究水平提升到一个新的高度,步入世界领先行列。该中心研究和开发的微观交通仿真模型“FLOWSIM”,填补了国内空白,并成功应用到2008年北京奥运会交通管理和组织优化。

张军说:“空地一体化交通运输系统是大型空港枢纽安全、高效运行的重要保障。通过空地协同交通状态感知、信息交互处理和集成应用,实现航空运输、道路运输和轨道运输一体化,可以保证常态下交通系统协同运行和非常态下交通系统应急管理。”

随着物联网与云计算等技术的快速发展,交通管理也逐渐由数字化走向智慧化。清华大学“未来交通”研究中心在该领域做出了突出贡献,他们针对国内智能交通管理系统的应用现状,提出“城市交通超脑”概念,让交通系统自身具有独立思考、自主决策和智慧运营等能力。“城市交通超脑”的提出,改变了早期智能交通只具备数据获取能力,缺乏数据深度挖掘和分析能力,无法真正做到智慧化管理和科学决策的状况。所谓“城市交通超脑”,指的是一个以大数据、人工智能和在线交通仿真为核心要素,集管理与服务于一体的交通中枢系统。该系统可实现路网交通状况实时分析和评价、交通业务在线综合管理、交通信息服务便民、交通信号灯优化设置、区域交通组合与交通诱导动态优化、以及交通突发事件预测预报和影响范围预估。图 1是城市交通超脑的概念图。截至目前,该中心已完成“城市交通超脑”体系构建,在相关领域发表高水平论文100余篇,申请国际发明专利授权10项,国内发明专利授权15项,并夺得“2016日内瓦国家发明博览会金奖”,“2017中国仿真学会一等奖”,“2018年北京市科技奖”。“未来交通”研究中心的技术已经实现商业化,通过清华控股投资科进英华集团向市场开放。

美国佛罗里达大学教授彭仲仁持相同观点:“空地协同的交通状态感知与应急将成为未来综合交通安全领域的重要主题。”

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希腊克里特科技大学的Markos Papageorgiou教授是交通领域顶级国际期刊的主编,他提出,城市交通路径引导、实时信号控制和收费区域的实时控制将成为新的发展方向。

图 1. 城市交通超脑概念图。

据了解,目前很多国家相继从需求引导、区域交通控制和交通综合信息服务方面,为缓解交通拥堵进行着不懈的努力。其中,智能人—车—路交互系统,特别是车路协同和车联网技术,已成为当今世界智能交通技术发展的前沿,也是提高道路交通运输系统安全性的根本途径。

“城市交通超脑”由大数据运营体系、评估评价体系、专家决策体系和管理控制体系四个体系构建而成。其中,大数据运营体系负责将各个原本处于孤立或分散状态的交通管理子系统进行融合,如视频监控、电警、卡口、信号灯管理、应急指挥、警务系统等,并基于同一GIS地图(GIS:Geographic Information System,地理信息系统)进行深度数据挖掘,实现信息的融合和处理。评估评价体系负责建设有可视化的微观和宏观交通仿真平台,能支持大区域路网和重点路口的交通组织优化仿真,能对交通规划、交通现状和交通优化进行评价。专家决策体系是针对交通系统所存在的各类症结,利用仿真平台给出多项解决方案及方案的量化评分,并选出最优解决方案。管理控制体系由实时交通管控和交通信息服务两部分组成,能充分利用智能管理的优势,自动调配各类交通资源,实现城市交通科学的、智能化的管理。

继美国、日本、欧盟等发达国家和地区相继启动智能人—车—路系统关键技术研究后,我国也启动了“863”计划主题项目,重点研究基于特定场景的智能车路协同和车车协同关键技术。

“城市交通超脑”体系的构建,离不开该中心所有成员前期对于人/车/路的交互行为与协作模式的研究,即“基于行为的交通仿真”研究,主要包括基于驾驶行为、行人行为及自行车行为的交通仿真。该中心所开发的微观交通仿真软件FLOWSIM,如图2所示,其微观交通流模型能够细致而又客观地描述出个体交通参与者的交通行为,交通流的微观细节,包括特殊交通状态。

国家“863”计划现代交通技术领域主题专家、北京航空航天大学教授王云鹏认为,智能车路协同系统实现全时空人、车、路信息感知与交互,可以从根本上保障交通运输系统的安全性。

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王云鹏介绍说,北京航空航天大学的交通运输工程学科已设立了智能车路协同与安全控制、空地信一体化机场场面交通控制等6个研究方向,与美国加州大学伯克利分校、明尼苏达大学等20多所大学开展学术交流,建有国际联合实验室3个。

图 2. FLOWSIM软件界面示意图。

张军亦表示,“可以预见,信息化、智能化和协同化已成为综合交通系统新的发展方向,智能交通在构建便捷、安全、经济、高效的综合交通运输体系和保障城市交通安全有序运行方面将越来越发挥不可替代的作用”。

迄今,“城市交通超脑”的相关技术已在北京、天津、杭州等城市得到应用。调查发现,该技术的应用,能为出行者平均缩短4%-15%的出行时间;可减少延误损失数亿乃至数十亿元,创造间接经济效益数百亿元。“城市交通超脑”是构建智慧交通的核心技术,清华大学已将该超脑相关技术进行知识产权转让。这标志着“城市交通超脑”研发和实施已进入一个快速发展期。随着自动驾驶车辆和管轨交通等新型智能交通方式的发展,“城市交通超脑”还将成为未来交通管理控制的核心技术,科学管理和调度车辆,最大限度地开发城市交通潜能。“城市交通超脑”将成为我国实现“交通强国”战略的重要关键技术之一,是中国创新、引领世界的成功范例之一。

“城市交通超脑”的核心技术主要包括:

一、基于大数据驾驶风格的挖掘与分析

驾驶风格指的是在驾驶过程中个体所形成的习惯性驾驶模式。为能探究驾驶风格的内部结构化信息,进而对不同驾驶风格予以识别和建模,如图3所示。

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图3. 驾驶风格解析.

二、在线交通仿真

“在线交通仿真”主要包含实时数据、云上仿真、并行计算和在线决策等部分。“在线交通仿真”是城市交通超级大脑的中枢。

三、基于深度学习的动态交通分配模型

相对传统交通仿真而言,“城市交通超脑”运用计算机神经网络的深度学习技术,能快捷求解动态交通分配方案,并可节省运算时间80%以上。

四、节点失效法与动态路网重构法

在暴雨等恶劣气候环境中,交通路网会出现部分路段失效或路口失效等情况。为此,基于完整路网模拟的交通仿真已无法得以适用,取而代之的是基于节点失效和动态路网重构方法。动态交通仿真平台可重构实时动态路网,真实模拟交通网络,由此得出的在线交通管理诱导方案,能让城市汽车在城市恶劣气候环境下延误平均缩短50%。[凯旋门074网址 , ]

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